이미지를 기반으로 하는 증강현실 시스템에서 가상의 객체를 실제 영상에 저작할 때 생기는 이질감을 줄이기 위해서는 실제 영상에 저작된 가상객체의 방향과 위치에 대해 정확하게 추정을 해야 하며, 이때 호모그래피를 사용한다. 호모그래피를 추정하기 위해서는 SURF와 같은 특징점을 추출하고 추출된 특징점들을 통해 호모그래피 행렬을 추정한다. 호모그래피 행렬의 추정을 위해서 RANSAC 알고리즘이 주로 사용되고 있으며, 특히 RANSAC에 제약 조건 만족 문제(Constraint Satisfaction Problem)와 여기에 사용되는 제약조건을 동적으로 적용하여 속도와 정확도를 높인 DCS-RANSAC 알고리즘이 연구되었다. DCS-RANSAC 알고리즘에서 사용된 이미지 그룹 데이터는 수동적인 방법을 통해 직관적으로 분류되어 있지만 특징점 분포 패턴이 다양하지 않고, 이미지들을 정확하게 분류하기가 어려워서 이로 인해 알고리즘의 성능이 저하되는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 K-means 클러스터링을 적용하여 이미지들을 자동으로 분류하고 각 이미지 그룹마다 각기 다른 제약조건을 적용하는 KCS-RANSAC 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 머신러닝 기법인 K-means 클러스터링을 사용하여 전처리 단계에서 이미지를 특징점 분포 패턴에 따라 자동으로 분류하고, 분류된 이미지에 제약조건을 적용하여 알고리즘의 속도와 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 KCS-RANSAC이 DCS-RANSAC 알고리즘에 비해 수행시간이 약 15% 단축되었고, 오차율은 약 35% 줄어들었으며, 참정보 비율은 약 14% 증가되었다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우에는 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 개선된 퍼지 ART 기반 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하는 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산 행렬을 계산한 후, 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유 벡터를 구한다. 따라서 본 논문에서는 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후, 특징 벡터를 추출한다. 그리고 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징 벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징 벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
이 연구의 목적은 시선 이동을 통해 나타나는 인지양식에 따른 관찰 특성의 차이를 알아보는 것이다. 이를 위해 전체적 인지양식, 분석적 인지양식 집단의 관찰 사실에 차이를 보이는 관찰 과제를 개발하고, 각각의 인지양식을 가진 대학생들을 대상으로 관찰 과제를 제시했을 때 시선 이동을 측정하였다. 통계 자료와 시각화 자료를 수집하여 Fixation을 분석하였고 두 인지양식 집단의 관찰 특성 차이를 확인하였다. 이 연구에서 밝혀진 결과는 다음과 같다. 첫째, 인지양식에 따른 관찰대상 영역을 비교했을 때 전체적 인지양식 집단은 분석적 집단양식보다 거미줄 및 주위 환경을 포함하는 넓은 영역을 관찰하는 반면 분석적 인지양식 집단은 주로 거미 대상 자체에 초점을 두고 관찰한다. 둘째, 인지양식에 따른 관찰 순서와 방향을 비교했을 때 분석적 인지양식 집단은 거미 자체를 먼저 관찰한 후 주변 환경 요소로 나가는 반면 전체적 인지양식 집단은 거미와 주변 환경을 번갈아 관찰하거나 특이한 부분을 먼저 관찰하는 등 패턴이 일정하지 않다. 전체적 생김새와 부분적 생김새 관찰시 분석적 인지양식 집단에서는 일정한 방향과 연속적인 반복적 탐색이 존재하지만 전체적 인지양식 집단은 정해진 패턴 없이 눈에 띄는 속성 중심으로 관찰이 이루어진다. 이상의 연구 결과를 종합해보면 인지양식에 따라 관찰 대상, 영역, 순서, 방향에 차이가 있음을 알 수 있다. 학습자마다 다양한 관찰 결과가 나타나는 원인이 인지양식에 따라 받아 들이는 정보의 차이에 있음을 확인하였고, 본 연구의 결과는 학습자의 특성에 가장 적합한 관찰 수행을 파악하고 지도하는데 도움이 될 것이다.
This research is to analyze the spatial information search features which shown by Eye fixation and movement and conducted eye tracking experiment for targeting sports shop spatial images which it are same but looks different. This is able to find out the eye movement feature according to placement of goods from the eye movement and movement distance of spatial visitor, and the result can be defined as following. First, the whole original-reverse left / right images have a higher number of observations in the [IN] area than in the [OUT] area. This is because after eye taking high observations in LA area of [IN] have been jump-over [OUT], performed search activities in low eye fixation without high eye fixation. Second, there was a difference in the frequency of the observation data as the composition of the images changed. The original image has been often fixed the eyes in LA area, and the one that has been observed for a long time is reverse left / right image. Also, fixation point was shown higher at the reverse left / right image as jump-over from [OUT] area to [IN] area. If LA area seen as reverse left / right image, it is located in right-hand side. The case where the dominant area is on the right side has a characteristic that the eye fixation is longer. This can be understand that the arrangement of products for attract the customer's attention in the commercial space might be more effective when it is on the right side. Third, the moving distance(IN ${\rightarrow}$ OUT) of the sight pointed to external from LA area was long in the both original-reverse left / right images, but it is no relation with search direction([IN${\rightarrow}$OUT] [IN${\rightarrow}$OUT]) of the sight. In other words, the sight that entered in LA area can be seen as visual perception activity for re-searching after big jump-over, in the case go in to outward (OUT area) after searching for more than certain time. The fact that the moving distance of eye is relatively short in the [IN ${\rightarrow}$ OUT] process considered as that the gaze that stays outside the LA area naturally enters in to LA area.
현대의 지하 시설물들은 보행자의 보행에 방해되지 않도록 지하에 매설 되어 있기 때문에 가시적인 확인이 어렵다. 이러한 폐색 시설물들을 다루는 건설현장에서는 시각적으로 위치를 정확히 추정하기 어렵기 때문에 작업자의 경험 또는 종이 도면 등에 의존하다 보니 침수나 붕괴의 위험에 노출되는 등 많은 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 일반적인 건설 현장에서 폐색된 지하 시설물을 모바일을 이용한 작업자 중심의 시각화 시스템을 제안한다. 논문의 구성은 크게 3단계로 이루어 진다. 먼저, "맨홀 검출 및 특징점 추출 단계"에서는 폐색된 건축물의 기준점인 폐색되지 않는 맨홀을 검출 및 추출한다. 다음으로, "특징점 추적 단계" 에서는 이전단계에서 추출한 특징점을 추적한다. 마지막으로, "폐색 건축물 시각화 단계" 에서는 맨홀에 따라 서로 다른 지하시설물이 존재함으로 이전 단계에서 검출 및 추적된 맨홀의 위치에 모바일에 내장된 GPS 데이터를 분석하여 현장에 해당하는 폐색된 건축물인 3차원 객체를 정합 한다. 제안된 방법은 실내 환경에서 맨홀 검출과 특징점 추출 및 추적방법들의 비교 분석을 통해 최적의 방법을 적용하였으며, 실제 환경에서의 폐색된 상/하수도 배관 증강을 통해 가능성을 확인하였다. 또한, 폐색된 상하수도 등의 건축물의 증강된 3차원 결과들로부터 작업자 중심의 보다 유용한 건설 환경을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 CCTV를 통해 실시간 범죄에 대응할 수 있도록 CCTV 카메라 간 협업이 가능한 기술과 이를 활용한 실시간 범죄대응 서비스에 대해 연구하였다. 본 연구에서 개발하고자 하는 CCTV 협업 기술은 한 곳의 CCTV에서 추출된 이동 객체(용의자)가 범위를 벗어나 다른 CCTV로 이동했을 때 객체의 유사도 정보를 관제자에게 전달하여 선택된 객체를 추적하는 프로그램 모델이다. 일련의 유사도 정보 획득 과정은 객체 감지(object detection), 사전 분류(pre-classification), 특징 추출(feature extraction), 분류(classification)의 4단계의 프로세스로 진행된다. 이는 주로 사후처리용으로 사용되던 CCTV 모니터링을 긴박한 실시간 범죄에 대응하도록 개선시켜 범죄발생 초기대응 체계를 강화 할 수 있다. 또한 관제요원의 모니터링에만 의존하는 CCTV 관제시스템을 부분 자동화하여 지자체 관제센터 운영효율성을 증대시킬 수 있다. 해당 기술 및 서비스는 안양시 테스트베드에 구축하여 시범운영할 예정으로, 서비스가 안정화가 되면 전국 지자체에 확산하여 상용화가 될 것으로 예상된다. 향후 CCTV 협업 뿐 아니라 실시간 개인 정밀위치결정, 스마트폰 연계 등 통합 방범서비스 연구가 진행되어 시민들이 보다 안전한 생활을 영위할 수 있기를 기대한다.
방수시스템(WPS)의 성능은 재료 인자들의 복잡한 상호작용, 설계상세, 그리고 시공의 질에 따라 영향을 받고, 주로 인장접착강도(TAS)로 측정되는 교면과의 접착성에 의해 결정되는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구는 현재 국내에 유통되고 있는 교면방수재 8종의 WPS의 성능을 아스팔트 포장층 혼합물의 종류, 시공시 혼합물의 온도, 포장층의 두께, 반복주행시험에 따른 접착특성을 중심으로 인장접착특성을 비교하였다. 또한 TAS 시험 후 계면에서의 탈리상태를 조사하였다. WPS에 대한 TAS 시험결과 SMA 혼합물이 밀입도 혼합물 보다 TAS가 크게 나타나 아스팔트 혼합물 종류에 따라서 차이가 났다. 시트식 방수재는 아스팔트 혼합물의 종류에 상관없이 시공온도가 높은 것이 접착력이 더 크게 나타났으나 도막식에서는 방수재 계열별로 다소 차이가 있고 시트식과 같지 않은 것으로 나타났다. 포장층 두께에 따른 영향은 방수재 종류에 상관없이 대동소이한 것으로 나타났다. 반복주행시험에 따라서 시트식에서의 접착력은 하중 재하지점>하중재하 않은 곳>하중 재하지점 옆 부근의 순서로 나타났고, 도막식에서는 방수재 종류에 따라 다르게 나타났다. 또한 방수재의 종류 및 특성에 따라 방수시스템 계면에서의 탈리상태가 다르다는 것을 알 수 있었다.
최근 HCI 분야에서 사용자의 시선 추적을 통해 보다 편리한 입력 장치를 개발하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 시선 추적 방법들은 부가적인 사용자 착용형 장비를 필요로 하거나 원거리에서 작동되지 않는 문제 등으로 인해 IPTV 환경에서 적용하기 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 사용자 착용없이 고정된 하나의 카메라를 이용하여 얼굴을 취득하고, 취득된 얼굴 영역 내에서 눈의 위치를 검출하여 IPTV의 화면 인터페이스를 제어할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 또한, Adaboost 방법으로 얼굴이나 눈이 성공적으로 검출되지 못했을 경우에도, 계층적 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi)특징 추적 방법을 통해 구해진 모션 벡터를 이용하여 화면 인터페이스를 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 이처럼, 본 논문의 방법은 기존의 방법과는 달리 실제 IPTV의 시청거리인 2m 정도의 원거리에서도 사용가능하며, 카메라 이외에 별도의 장치를 착용할 필요가 없으므로 편의성이 높고 얼굴 움직임의 제약이 없다는 장점이 있다. 실험결과, 입력되는 얼굴 영상을 초당 15프레임의 속도로 실시간 처리함을 확인할 수 있었으며, 기존 입력 장치의 역할을 충분히 대신할 수 있음을 알 수 있었다.
영상에서 사람의 머리위치를 찾는 문제에 있어서 어깨선 정보를 이용하는 것은 아주 유용하다. 영상에서 머리 외곽선과 어깨선의 형태는 일정한 변형을 유지하면서 같이 움직이므로 이를 ASM(Active Shape Model) 기법을 사용해서 통계적으로 모델링 할 수 있다. 그러나 ASM 모델은 국부적인 에지나 그래디언트에 의존하므로 배경 에지나 클러터 성분에 민감하다. 한편 AAM(Active Appearance Model) 모델은 텍스쳐 등을 이용하지만, 사람의 피부색, 머리색깔, 옷 색깔 등의 차이로 인해서 통계적인 학습방법을 쓰기가 어렵고, 전체 비디오에서 외모(Appearance)가 시간적으로 변한다. 따라서, 본 논문에서는 외모(Apperance) 모델을 변화에 따라 바꾸는 대신, 영상의 각 화소를 머리, 어깨, 배경으로 구분하는 분별적 외모 모델(discriminative appearance)를 사용한다. 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 기법에 비해서 포즈변화와 가려짐, 조명의 변화 등에 강인함을 보여준다. 또한 제안된 기법은 실시간으로 작동하는 장점 또한 가진다.
SBR 처리공정의 자동제어 인자로서의 ORP, pH, DO의 안정성과 유용성을 비교 평가하였다. 시스템 운전동안 ORP와 pH(mV)-time profile 상에서 요염물질의 특이적인 변화시점을 나타내는 NBP와 NKP가 잘 나타났으며 이 시점은 MSC(moving slope change)를 이용하여 쉽게 인식될 수 있는 것으로 밝혀졌다. 그러나 부하량과 포기량 혹은 시스템 OUR이 불균형일 때는 DO나 ORP-time profile 상에서 NBP로 잘못 인식될 수 있는 가짜 제어시점이 여러 번 발생하거나 혹은 제어시점으로 인식할만한 변화가 전혀 발생하지 않음을 알 수 있었다. 그러나 pH(mV)-time profile에서는 어떤 운전조건과 상태에서도 항상 뚜렷한 NBP가 발생하고 MSC를 이용한 제어시점 인식이 가능함을 알 수 있었다. 따라서 호기적 처리과정 중의 시스템 진단과 자동제어 인자로 ORP나 DO 보다 pH(mV)가 안정적임을 알 수 있었다. 반면 무산소 상태의 모니터나 제어에 있어서는 pH(mV)-time profile에서 NKP를 안정적으로 인식하는 데에는 한계가 있었으나 ORP에서는 매우 안정적인 것으로 나타나 무산소 처리과정의 진단/제어인자로는 ORP가 다른 인자들 보다 유용함을 알 수 있었다. 이러한 결과로 미뤄 SBR 공정의 안정적인 자동제어를 위해서는 ORP 혹은 pH(mV)를 단독으로 이용하는 것 보다는 병용하는 것이 바람직하며, 이러한 자동제어기술은 유입수내 오염물질의 농도 변이와 운전여건에 상관없이 항상 오염물질의 완전제거를 가능케 함은 물론 처리시간 및 처리용량의 최적화를 위한 실용적 기술이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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